生物制药4.0的核心在于通过数据驱动决策，实现工艺的实时监控与自适应控制，最终达到更高的产品质量、产量和工艺稳健性。PAT由美国FDA倡导，是一个通过实时测量原料、过程物料及过程的关键质量和性能属性，以设计、分析和控制制造的系统。

在上游工艺中，传统的离线取样分析存在明显的时间滞后性、操作繁琐和高污染风险等问题，无法满足实时控制的需求。因此，先进的在线PAT工具成为必然选择。

• 技术原理：高度自动化的无菌取样系统（EAS在线取样系统）通过自动从生物反应器获取样品，将样品输送至线旁细胞计数仪（CytScop® Pro自动对样品进行TB/AOPI染色），基于图像识别，通过分析细胞形态来精确区分并计数活细胞与死细胞，从而同步计算出总细胞密度和活细胞活力。

• 应用价值：实现对细胞培养过程的近实时、高频率监控，通过自动化消除了人工误差，提升数据的一致性与可靠性，从而根据数据优化补料策略、确定最佳收获时间，避免因细胞凋亡释放宿主细胞蛋白和DNA而增加下游纯化负担。

代谢物浓度

• 技术原理： 传统电化学探头可在线监测pH、溶氧（DO）和二氧化碳。而对于更复杂的代谢物，在线拉曼光谱 结合化学计量学模型（PLS）已成为强大工具，可同时定量多种代谢物浓度。

• 应用价值： 实现动态补料控制，维持营养物在最佳浓度，避免代谢副产物的过度积累，从而优化细胞生长和蛋白表达。

产物浓度

• 技术原理： 拉曼光谱的指纹特性使其能够通过与已建立的模型关联，来预测产物滴度甚至关键的质量属性。

• 应用价值： 实时了解生产过程效率和一致性。对于糖基化等关键质量属性（CQAs）的早期预警，允许操作员进行干预（如调整温度或pH），确保产品质量批次间一致。
  
  
  

通过整合多变量PAT数据，可以构建高级过程控制（APC） 或模型预测控制（MPC） 策略。

展望未来，随着对传感器硬件、海量数据处理与建模复杂性等先进技术的突破及法规合规性的不断完善，在线PAT正朝着与人工智能（AI）及物联网（IoT）平台更深度集成的方向演进，同时通过行业对质量源于设计（QbD）理念的深入理解，PAT必将成为未来生物制药智能工厂的标准配置，助力生物制药生产进入更稳健和智能的新纪元，推动行业向着更高质量的方向发展。